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    "##在测试视频(OpenCV安装目录\\sources\\samples\\data)上，使用基于混合高斯模型的背景提取算法，提取前景并显示(显示二值化图像，前景为白色)。 将前景目标进行分割，进一步使用不同颜色矩形框标记，并在命令行窗口中输出每个矩形框的位置和大小。 "
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      "第 1 个目标，位置( 631 , 240 ) 面积： 2359.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 253 , 215 ) 面积： 2203.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 496 , 156 ) 面积： 1345.0\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 631 , 241 ) 面积： 2309.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 256 , 219 ) 面积： 2153.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 496 , 157 ) 面积： 1223.0\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 255 , 278 ) 面积： 207.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 608 , 240 ) 面积： 2472.5\n",
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      "第 4 个目标，位置( 494 , 159 ) 面积： 1474.0\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
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      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
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      "第 3 个目标，位置( 481 , 164 ) 面积： 1232.5\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 585 , 237 ) 面积： 1304.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 291 , 213 ) 面积： 1231.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 482 , 164 ) 面积： 1159.0\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 560 , 237 ) 面积： 1237.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 296 , 211 ) 面积： 819.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 478 , 164 ) 面积： 1108.5\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 747 , 371 ) 面积： 358.0\n",
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      "第 4 个目标，位置( 439 , 171 ) 面积： 1265.0\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
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      "第 4 个目标，位置( 436 , 171 ) 面积： 1141.5\n",
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      "共监测到 4 个目标 \n",
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      "共监测到 4 个目标 \n",
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      "第 4 个目标，位置( 413 , 173 ) 面积： 246.5\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 416 , 288 ) 面积： 235.0\n",
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      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 415 , 280 ) 面积： 297.5\n",
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      "共监测到 4 个目标 \n",
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      "共监测到 3 个目标 \n",
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      "第 1 个目标，位置( 627 , 256 ) 面积： 5892.5\n",
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      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 610 , 256 ) 面积： 5714.5\n",
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      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 606 , 249 ) 面积： 5577.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 375 , 176 ) 面积： 2338.0\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 606 , 248 ) 面积： 5224.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 375 , 176 ) 面积： 2932.5\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 606 , 246 ) 面积： 5076.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 376 , 178 ) 面积： 2818.0\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 606 , 247 ) 面积： 5456.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 375 , 178 ) 面积： 2519.0\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 603 , 244 ) 面积： 4120.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 376 , 177 ) 面积： 2420.5\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 603 , 242 ) 面积： 5022.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 374 , 176 ) 面积： 2038.0\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 599 , 240 ) 面积： 4808.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 374 , 177 ) 面积： 2500.5\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 596 , 240 ) 面积： 4956.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 360 , 178 ) 面积： 2444.0\n",
      "共监测到 2 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 432 , 243 ) 面积： 319.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 586 , 237 ) 面积： 4938.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 374 , 179 ) 面积： 2465.0\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 432 , 243 ) 面积： 410.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 586 , 234 ) 面积： 4713.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 377 , 212 ) 面积： 1675.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 374 , 179 ) 面积： 780.5\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 581 , 233 ) 面积： 4453.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 433 , 211 ) 面积： 657.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 374 , 178 ) 面积： 2020.5\n",
      "共监测到 3 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 750 , 284 ) 面积： 819.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 566 , 232 ) 面积： 4626.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 433 , 194 ) 面积： 1070.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 370 , 178 ) 面积： 2238.5\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
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      "第 3 个目标，位置( 433 , 192 ) 面积： 1236.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 370 , 177 ) 面积： 1784.0\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 729 , 280 ) 面积： 1361.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 552 , 224 ) 面积： 5115.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 433 , 190 ) 面积： 1285.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 374 , 177 ) 面积： 1489.5\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 730 , 278 ) 面积： 2388.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 544 , 224 ) 面积： 5074.0\n",
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      "\n",
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      "第 2 个目标，位置( 536 , 224 ) 面积： 5062.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 381 , 208 ) 面积： 633.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 433 , 186 ) 面积： 1558.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 374 , 176 ) 面积： 692.5\n",
      "共监测到 5 个目标 \n",
      "\n",
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      "第 3 个目标，位置( 380 , 211 ) 面积： 488.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 433 , 185 ) 面积： 1589.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 373 , 176 ) 面积： 427.5\n",
      "共监测到 5 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 706 , 269 ) 面积： 2598.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 516 , 221 ) 面积： 5515.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 379 , 204 ) 面积： 707.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 438 , 183 ) 面积： 1490.0\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
      "\n",
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      "第 3 个目标，位置( 378 , 207 ) 面积： 703.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 444 , 181 ) 面积： 1430.5\n",
      "共监测到 4 个目标 \n",
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      "第 3 个目标，位置( 378 , 214 ) 面积： 509.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 442 , 180 ) 面积： 1198.0\n",
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      "第 1 个目标，位置( 560 , 189 ) 面积： 2202.0\n",
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      "第 5 个目标，位置( 256 , 54 ) 面积： 341.0\n",
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      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 536 , 217 ) 面积： 1838.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 646 , 209 ) 面积： 2017.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 378 , 181 ) 面积： 643.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 648 , 126 ) 面积： 1324.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 568 , 126 ) 面积： 2516.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 151 , 72 ) 面积： 410.5\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 549 , 217 ) 面积： 1536.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 381 , 214 ) 面积： 454.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 635 , 209 ) 面积： 2256.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 648 , 125 ) 面积： 1311.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 571 , 123 ) 面积： 2522.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 148 , 73 ) 面积： 415.0\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 553 , 216 ) 面积： 1785.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 630 , 208 ) 面积： 2228.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 379 , 180 ) 面积： 624.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 658 , 123 ) 面积： 1247.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 575 , 120 ) 面积： 2462.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 147 , 72 ) 面积： 407.5\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 559 , 222 ) 面积： 2019.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 621 , 203 ) 面积： 1965.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 379 , 180 ) 面积： 624.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 579 , 122 ) 面积： 2379.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 657 , 120 ) 面积： 1157.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 144 , 73 ) 面积： 354.5\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 574 , 201 ) 面积： 3983.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 377 , 180 ) 面积： 684.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 580 , 122 ) 面积： 2415.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 663 , 119 ) 面积： 1206.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 138 , 75 ) 面积： 383.0\n",
      "共监测到 5 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 383 , 208 ) 面积： 511.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 582 , 199 ) 面积： 3763.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 584 , 121 ) 面积： 2437.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 663 , 120 ) 面积： 1194.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 135 , 75 ) 面积： 392.5\n",
      "共监测到 5 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 381 , 210 ) 面积： 519.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 583 , 201 ) 面积： 3061.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 676 , 119 ) 面积： 1019.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 587 , 119 ) 面积： 2370.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 132 , 76 ) 面积： 395.0\n",
      "共监测到 5 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 751 , 272 ) 面积： 579.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 381 , 207 ) 面积： 485.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 582 , 199 ) 面积： 3858.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 679 , 118 ) 面积： 966.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 586 , 117 ) 面积： 2358.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 130 , 76 ) 面积： 428.5\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 744 , 255 ) 面积： 1284.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 384 , 204 ) 面积： 499.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 575 , 199 ) 面积： 3932.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 590 , 120 ) 面积： 2359.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 679 , 118 ) 面积： 1057.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 128 , 78 ) 面积： 413.0\n",
      "共监测到 6 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 736 , 252 ) 面积： 2009.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 621 , 224 ) 面积： 1470.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 569 , 197 ) 面积： 2164.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 380 , 197 ) 面积： 513.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 591 , 120 ) 面积： 2395.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 674 , 116 ) 面积： 1122.0\n",
      "第 7 个目标，位置( 128 , 78 ) 面积： 386.5\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 716 , 253 ) 面积： 2336.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 624 , 226 ) 面积： 1699.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 380 , 210 ) 面积： 523.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 566 , 197 ) 面积： 1872.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 593 , 118 ) 面积： 2323.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 680 , 117 ) 面积： 1138.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 123 , 79 ) 面积： 332.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 711 , 252 ) 面积： 2308.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 624 , 224 ) 面积： 1812.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 381 , 217 ) 面积： 605.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 561 , 192 ) 面积： 1853.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 596 , 117 ) 面积： 2345.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 684 , 114 ) 面积： 1110.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 120 , 80 ) 面积： 379.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 709 , 250 ) 面积： 2043.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 632 , 224 ) 面积： 1731.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 382 , 210 ) 面积： 602.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 557 , 192 ) 面积： 2012.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 599 , 116 ) 面积： 2221.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 688 , 115 ) 面积： 1132.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 118 , 80 ) 面积： 418.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 699 , 247 ) 面积： 1876.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 655 , 225 ) 面积： 1510.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 535 , 192 ) 面积： 2066.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 384 , 184 ) 面积： 1216.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 601 , 116 ) 面积： 2155.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 698 , 114 ) 面积： 990.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 112 , 81 ) 面积： 345.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 657 , 225 ) 面积： 4066.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 532 , 192 ) 面积： 1813.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 429 , 182 ) 面积： 288.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 383 , 182 ) 面积： 1212.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 601 , 115 ) 面积： 2168.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 696 , 114 ) 面积： 1031.0\n",
      "第 7 个目标，位置( 112 , 81 ) 面积： 362.5\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 660 , 228 ) 面积： 3731.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 531 , 190 ) 面积： 1648.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 379 , 183 ) 面积： 787.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 432 , 182 ) 面积： 349.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 608 , 114 ) 面积： 2149.5\n",
      "第 6 个目标，位置( 701 , 112 ) 面积： 945.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 108 , 82 ) 面积： 385.5\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 670 , 227 ) 面积： 2631.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 512 , 189 ) 面积： 1799.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 383 , 184 ) 面积： 768.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 432 , 182 ) 面积： 328.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 704 , 112 ) 面积： 885.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 612 , 112 ) 面积： 2137.0\n",
      "第 7 个目标，位置( 104 , 82 ) 面积： 390.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 659 , 227 ) 面积： 3718.0\n",
      "第 2 个目标，位置( 509 , 190 ) 面积： 1694.0\n",
      "第 3 个目标，位置( 379 , 185 ) 面积： 785.0\n",
      "第 4 个目标，位置( 432 , 183 ) 面积： 297.0\n",
      "第 5 个目标，位置( 612 , 113 ) 面积： 2060.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 701 , 112 ) 面积： 940.5\n",
      "第 7 个目标，位置( 102 , 82 ) 面积： 324.5\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n",
      "第 1 个目标，位置( 651 , 227 ) 面积： 4216.5\n",
      "第 2 个目标，位置( 506 , 188 ) 面积： 1525.5\n",
      "第 3 个目标，位置( 383 , 185 ) 面积： 748.5\n",
      "第 4 个目标，位置( 432 , 183 ) 面积： 299.5\n",
      "第 5 个目标，位置( 701 , 112 ) 面积： 1001.0\n",
      "第 6 个目标，位置( 612 , 112 ) 面积： 2070.0\n",
      "第 7 个目标，位置( 99 , 83 ) 面积： 368.0\n",
      "共监测到 7 个目标 \n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import cv2 as cv\n",
    "cap = cv.VideoCapture(r'vtest.avi')\n",
    "fgbg = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()\n",
    "thresh = 200 #指定的面积阈值\n",
    "\n",
    "\n",
    "COLOR=[(255,0,0),(0,255,0),(0,0,255),(254,67,101),(252,157,154),(249,205,173),(131,175,155),(244,208,0),(220,87,18),(138,151,123)]\n",
    "\n",
    "\n",
    "while True:\n",
    "    ret, frame = cap.read()\n",
    "    if not ret:\n",
    "        break\n",
    "    fgmask = fgbg.apply(frame)\n",
    "    _, fgmask = cv.threshold(fgmask, 30, 0xff, cv.THRESH_BINARY)\n",
    "    bgImage = fgbg.getBackgroundImage()\n",
    "\n",
    "\n",
    "    _,cnts,_ = cv.findContours(fgmask.copy(),cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\n",
    "    i=0\n",
    "    count = 0\n",
    "    for c in cnts:\n",
    "        area = cv.contourArea(c)\n",
    "        if area < thresh:\n",
    "            continue\n",
    "        count +=1\n",
    "        i+=1\n",
    "        x,y,w,h = cv.boundingRect(c)\n",
    "        cv.rectangle(fgmask, (x, y), (x + w, y + h), (0,0xff,0), 2)\n",
    "\n",
    "        cv.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),COLOR[i],2)\n",
    "        print('第',i,'个目标，位置(',x,',',y,') 面积：',area)\n",
    "        text=str(i)\n",
    "        cv.putText(frame,text,(x,y+40),cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,2,(255,255,255))\n",
    "\n",
    "    print('共监测到',count,\"个目标\",'\\n')\n",
    "\n",
    "    cv.imshow('frame', frame)\n",
    "    cv.imshow('Frontground', fgmask)\n",
    "    cv.imshow('Background', bgImage)\n",
    "\n",
    "    key = cv.waitKey(30)#每一帧间隔30ms\n",
    "    if key == 27: #Esc的ASCII码\n",
    "        break\n",
    "\n",
    "\n",
    "cap.release()\n",
    "cv.destroyAllWindows()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##使用光流估计方法，在前述测试视频上计算特征点，进一步进行特征点光流估计。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cv2 as cv\n",
    "#定义提取特征点与光流估计参数，字典\n",
    "feature_params=dict(maxCorners=100,qualityLevel=0.3,minDistance=7,blockSize=7)\n",
    "lk_params=dict(winSize=(15,15),maxLevel=2,criteria=(cv.TERM_CRITERIA_EPS|cv.TERM_CRITERIA_COUNT,10,0.03))\n",
    "\n",
    "\n",
    "cap = cv.VideoCapture(r'vtest.avi')\n",
    "\n",
    "ret, prev = cap.read()\n",
    "prevgray = cv.cvtColor(prev, cv.COLOR_BGR2GRAY)\n",
    "p0 = cv.goodFeaturesToTrack(prevgray, mask=None, **feature_params)\n",
    "#先计算出第一帧的特征点\n",
    "#*list可以将列表与字典的key取出，**dict可以取出字典中的值\n",
    "\n",
    "while True:\n",
    "    ret, frame = cap.read()\n",
    "    if not ret:\n",
    "        break\n",
    "    gray=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2GRAY)\n",
    "    #应用L-K光流估计，先前帧图像与特征点和当前帧图像\n",
    "    #返回三个参数：第一个光流点的列表；第二个点的置信度，越大越有效，（0,1）；第三个错误\n",
    "    p1,st,err=cv.calcOpticalFlowPyrLK(prevgray,gray,p0,None,**lk_params)\n",
    "\n",
    "    goodPoints=p1[st==1]\n",
    "    goodPrevPoints=p0[st==1]\n",
    "\n",
    "\n",
    "    res=frame.copy()\n",
    "    drawColor=(0,0,255)\n",
    "    #在结果图像上绘制出特征点与光流向量\n",
    "#enumerate(sequence, [start=0]) 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中,如下示例\n",
    "#    >> > seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']\n",
    "#    >> > list(enumerate(seasons))\n",
    "#    [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]\n",
    "#zip([iterable, ...]) 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。\n",
    "    for i,(cur,prev) in enumerate(zip(goodPoints,goodPrevPoints)):\n",
    "        x0,y0=cur.ravel()\n",
    "        x1,y1=prev.ravel()\n",
    "        cv.line(res,(x0,y0),(x1,y1),drawColor)\n",
    "        cv.circle(res,(x0,y0),3,drawColor)\n",
    "\n",
    "    #更新\n",
    "    prevgray=gray.copy()\n",
    "    p0=goodPoints.reshape(-1,1,2)\n",
    "\n",
    "    cv.imshow('result',res)\n",
    "\n",
    "    key = cv.waitKey(30)\n",
    "    if key ==27:\n",
    "        break\n",
    "\n",
    "cap.release()\n",
    "cv.destroyAllWindows()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.0"
  }
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 "nbformat_minor": 2
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